Visual_FC

Visual_FC 是一个基于深度学习的视觉特征提取和分类模型。它利用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。该模型具有较低的计算复杂度和较高的准确率，适用于各种计算机视觉任务，如物体识别、场景分类等。Visual_FC 可以自动学习图像中的关键特征，无需人工设计特征提取器，从而大大提高了图像处理的效率和准确性。此外，Visual_FC 还具有良好的可扩展性，可以通过增加网络层数或调整参数来适应不同类型的图像数据集。总之，Visual_FC 是一个强大且灵活的计算机视觉工具，为图像处理领域提供了一种高效且可靠的解决方案。